To answer these questions, this study integrates multimarket competition theory with institutional theory to investigate how the extent of geographic multimarket contact affects corporate green innovation. Furthermore, it introduces two institutional moderators of environmental regulation and media attention to examine how external environmental factors condition the relationship between multimarket contact and green innovation behavior.The empirical analysis draws on a sample of 85 Chinese vehicle manufacturers, with data sourced from the Yearbook of China's Automotive Industry Statistics. The study investigates multimarket contact across 31 provincial markets over the period 2010-2022. A two-way fixed effects regression model is employed to rigorously test the hypotheses, complemented by a series of robustness checks and endogeneity tests to ensure the reliability and validity of the findings.
The results show that geographic multimarket contact significantly promotes corporate green innovation, as measured by green patent filings. Environmental regulation weakens this positive effect, whereas media attention strengthens it. Moreover, the three-way interaction reveals that media attention mitigates the negative moderating role of environmental regulation, while environmental regulation dampens the positive moderating effect of media attention. Heterogeneity analyses indicate that the impact of multimarket contact on green innovation is more pronounced among non-state-owned enterprises than among state-owned enterprises. Medium-sized firms also exhibit a stronger response to multimarket contact compared to both small and large firms. No significant regional differences are observed across China's eastern, central, and western regions. These findings suggest that policymakers should carefully weigh the potential unintended consequences of stringent environmental regulations and recognize the constructive role of media supervision in promoting corporate green initiatives. In practice, firms may benefit from strategically maintaining higher levels of multimarket contact with rivals—sustaining a stable form of “mutual forbearance” while accelerating their green transition through increased R&D investment.
This study makes three primary theoretical contributions. First, it identifies multimarket contact as an antecedent of corporate green innovation, thereby enriching the literature on non-institutional drivers of green innovation and advancing our understanding of competitive dynamics in sustainability contexts. Second, it innovatively links multimarket contact to green innovation, extending the scope of multimarket competition theory. The paper argues that green innovation functions as a strategic competitive tool and that mutual forbearance in product markets redirects competitive intensity toward upstream domains,thereby stimulating the competitive effect of corporate green innovation. Empirical evidence supports the view that competition in green knowledge creation is not constrained by mutual forbearance. Third, departing from prior industrial-organization approaches to multimarket competition, this study adopts an institutional perspective and demonstrates that environmental regulation and media attention exert opposing moderating effects, thus contributing to the integration of macro-level institutional forces with micro-level firm behavior.
自“双碳”目标提出以来,我国政府推出相关政策(如环保目标责任制、排污权交易试点、低碳城市试点、绿色信贷、环保补助等)促进制造企业走“降碳、减污、扩绿、增长”的新发展之路。2023年国家知识产权局发布的《全球绿色低碳专利统计分析报告》显示,在2016—2022年中国绿色低碳专利授权量排名前50的头部专利权人中,国内专利权人有33家,其中仅8家属于大型央企,20家为科研院所,企业专利权人的优势并不明显。在新能源汽车产业,纯电车实用新型专利占专利申请总量的83.7%,出现数量激增而专利质量下滑的“泡沫”[1]。
从动态竞争视角看,绿色创新作为企业应对竞争的战略工具,其实施具有一定同群效应,特别是多市场接触竞争对手的反应。2000年电动汽车被列入“863”计划12个重大专项,2010年政府出台新能源汽车扶持政策,但2014年以前我国新能源专利较少,2014年特斯拉进入中国并宣布全球开放特斯拉专利后,国内部分企业开始跟随。王旭等[2]研究显示,行业同群企业绿色技术创新对焦点企业具有正向影响,即存在同群效应。但一般竞争性因素相关研究[3-4]将企业间竞争简单视为单一市场静态竞争,未深入揭示动态竞争场景下多市场接触的作用,忽视了无限重复博弈机理。本文结合制度理论和多市场竞争理论,探讨在环境规制、媒体关注等外部环境压力下多市场接触对企业绿色创新的影响,揭示企业绿色创新的多市场接触前因,以期为制度压力下企业决策的制定提供更多思路。
动态竞争模型的重要分支是多市场竞争、多点接触或多市场接触(Multimarket Contact,简称“MMC”)理论。多市场接触是指企业同时在多个产品市场或(以及)多个地区市场与竞争对手竞争的情况。
多市场接触涉及Edward[5]提出的“相互克制”原则,从威慑角度进行解释,多市场接触竞争态势可为竞争对手提供跨市场报复机会。如果某个企业在某个市场上实施竞争行动带来的潜在收益相较于在其它市场被对手报复而导致的潜在损失得不偿失,那么多市场竞争企业往往不愿意跨市场挑战。从熟悉角度进行解释,多市场接触能够提高企业间了解程度,促使不同企业熟悉彼此战略、能力和行动,由此提升企业预测的准确性。如此一来,企业不会贸然实施竞争行为。此外,多市场竞争企业能够心照不宣地开展协作,即隐性共谋。上述两个角度的解释表明,多市场接触会降低不同企业间竞争强度,甚至出现相互克制情况,这是多市场接触理论的重要观点。
早期学者们主要选取多市场接触特征显著的航空、金融行业,探讨多市场接触对企业市场行为及经济效益的影响(如企业绩效、服务质量、市场进出、竞争行动等),多数研究结论支持相互克制的假设。近年来,部分学者将多市场接触研究由下游产品销售市场拓展至上游要素市场,主要关注企业创新决策与企业创新绩效两个方面。在多市场接触与企业创新决策关系研究方面, Ryu等[6]从相互克制和机会主义视角出发,探讨多市场接触与企业技术合作关系,发现多市场接触程度越高,机会成本越低,企业间越有可能开展技术合作;朱云鹃等[7]研究指出,多市场接触对技术联盟的形成具有正向影响。在多市场接触与企业创新绩效研究方面,Anand 等[8]、Theeke等[9]认为,多市场接触的相互克制效应存在边界,仅发生在企业下游,不会影响上游活动的开展;Greve等[10]的研究支持上述观点;Cassidy等[11]、Markman等[12]认为,在知识活动中同样存在相互克制现象;徐蓉慈[13]、朱云鹃等[7]的研究为上述观点提供了佐证。还有学者认为,在专利开发与商业化阶段,相互克制有效;而在专利申请与保护阶段,竞争效应有效[14-15]。由此可见,多市场竞争研究对绿色创新这种经济效益与环境效益(合法性)相结合的特殊创新缺乏探讨,难以解释企业在面临多市场竞争时的绿色创新行为与决策。
不同于一般技术创新,企业绿色创新本质上是更为复杂的知识创造活动,包括绿色产品生产、循环工艺利用、排污处理操作等领域的技术整合、创造与推广应用。技术复杂性会带来较高的研发成本和结果不确定性,竞争对手模仿难度随之加大。绿色创新关注环境保护、节能增效和可持续发展,不仅能够满足环境合法性,提高企业形象和声誉,而且有助于企业获取差异化竞争优势。本文认为,为与竞争对手在绿色竞争领域相互克制,多市场接触企业倾向于在技术市场中开展绿色创新竞争,主要原因如下:
(1)多市场接触企业间的相互克制能够降低产品销售市场竞争强度,企业因此会抑制自身竞争行为,这从某种程度上会限制自身发展。朱云鹃等[7]指出,多市场接触企业会将相互克制、相互容忍节省的资源投向要素市场,如通过加大绿色创新研发力度拓展产品线,抢占先行优势,提高自身跨市场攻击能力[16]。同时,绿色创新的高不确定性和低观察性能够确保企业绿色创新不会遭受多市场竞争者的即时反击。绿色创新的高成本和技术复杂性能够抑制多市场竞争者的模仿行为。上述在销售市场受到抑制的竞争张力转移到研发活动中,会激励企业研发竞争,进而促进企业绿色创新。此外,产品销售市场的相互克制状态可为企业绿色创新提供资金保障。
(2)多市场接触能够强化企业向竞争对手绿色技术领域扩张,进而增加其绿色研发投入。当前,社会对环境保护与可持续发展愈发关注,绿色创新能够为企业带来竞争优势。部分学者指出,实施绿色创新战略有助于企业从消费者、投资者、政府等利益相关者处获得奖励[17]。为提高规模经济与范围经济以获得更多绿色创新收益,企业会进入更多产品与地理市场。面对新进入者,在上述市场经营的多市场竞争者(在位者)会向对方绿色技术领域进行扩张[18],从而提升其绿色创新程度。
(3)多市场接触程度越高,企业间资源相似性与认知一致性越高[19-20]。因此,多市场接触有利于不同企业通过合作攻克绿色技术创新底层技术和复杂难题,分摊绿色创新成本,从而降低不确定性风险。Ryu 等[6]研究发现,多市场接触有利于企业构建技术合作伙伴关系,实现联合研究和项目开发。例如,2023年5月,吉利汽车和长安汽车两家宣布结盟,在新能源动力、智能化、海外拓展等方面开展战略合作。
综上所述,本文提出以下假设:
H1:多市场接触与企业绿色创新呈正相关关系。
环境规制是指政府以环境保护为目的,对经济活动采取的法律法规、政策措施及实施过程。由于产业结构、发展水平差异,我国各省市需要完成的环境治理任务不同,各地环境规制强度存在差异。关于环境规制对绿色创新的影响,现有文献尚未形成一致结论。一种观点认为,环境规制通过加强企业知识管理与绿色研发投入促进企业绿色技术创新。另一种观点认为,环境规制强度会阻碍企业绿色技术创新。例如,侯建等[21]研究发现,环境规制会增加高专利密集度制造企业绿色创新成本,进而对其绿色技术绩效发挥抑制效应。
在高环境规制下,高污染产品可能面临停产或被勒令退出市场的风险,影响企业产品与地理市场数量,进而影响企业多市场接触水平[15]。市场接触点减少会弱化企业威慑能力,减弱下游产品销售市场的相互克制效应,这不符合多市场竞争者的利益[22]。因此,当面临较高环境规制时,多市场竞争企业只能被动遵循环境管制要求,加速推动绿色技术研发和应用,在提升绿色技术创新能力的同时,将产品推广至更多市场以分摊绿色研发成本,促进企业绿色创新数量增加和多市场接触程度提高。
在高环境规制下,企业对绿色认知的一致性较高,有利于多市场竞争者之间开展绿色研发合作以分摊合法性成本。绿色创新是多市场接触企业为达到合法性目的而实施的行为。例如,为满足污染排放标准,企业不得不开展绿色创新(如绿色技术开发与宣传、绿色技术利用与获得商品溢价等)。因此,从制度压力与合法性角度看,环境规制能够提高多市场竞争企业绿色创新水平。
在高环境规制下,企业绿色行动可能被视为合法性行为,是“理所当然的”[23],因而难以获得利益相关者(如客户)的奖励。此时,企业难以通过绿色创新获取竞争优势和提高市场份额。环保减污这种纯外部性活动会降低企业经济效益[21],抑制多市场竞争者绿色创新动机。因此,企业不得不模仿同地区或同行业其它企业的做法以平衡合法性成本与收益。例如,2014年特斯拉向全球开放技术专利,为汽车企业绿色模仿提供了可能。当面临市场型环境规制时,企业可以通过市场交易满足政府规定和要求[24]。现实中,一汽大众从特斯拉购买新能源车积分,以符合当地环保规定。从成本收益角度看,环境规制会弱化多市场接触对企业绿色创新的影响。
综上所述,本文提出以下假设:
H2a:环境规制在多市场接触与企业绿色创新间发挥正向调节作用;
H2b:环境规制在多市场接触与企业绿色创新间发挥负向调节作用。
随着媒体对绿色发展、环境保护的宣传,大众社会环保意识不断增强,对企业生产排放造成的污染问题日益关注。媒体通过披露企业在环境保护、环境污染、绿色创新等方面的信息,引导公众对企业的关注和评价,进而对企业绿色创新决策产生影响。张玉明等[25]研究发现,媒体关注度(负面报道)能够显著提高企业绿色创新绩效;赵莉等[26]研究发现,媒体关注度对企业绿色创新具有正向影响。在多市场接触情景下,作为社会监督力量,媒体关注能够强化多市场接触与企业绿色创新的关系。
媒体关注会加快信息流通,缓解信息不对称,在一定程度上提高企业间熟悉程度,有助于多市场接触企业构建便捷、高效的信息网络。一方面,媒体关注能够促使企业实施隐性共谋行为,强化多市场接触情景下产品销售领域的相互克制,将竞争压力转移至技术研发领域。另一方面,媒体关注能够提高多市场竞争者绿色创新可见程度。Clarkson等[27]指出,当面临较高不确定性风险时,企业会将竞争对手的存在视为市场有利可图的信号[8],模仿竞争对手开展绿色创新,以避免错失机会。上述绿色创新“研发竞赛”能够进一步提高多市场接触企业绿色创新水平。
媒体关注度较高的企业能够通过披露绿色创新成果、进度等信息树立良好的企业形象,吸引投资与合作伙伴。媒体关注有利于企业开展绿色创新,降低环保减污等纯外部性活动成本,提高绿色创新经济收益。
综上所述,本文提出以下假设:
H3:媒体关注在多市场接触与企业绿色创新间发挥正向调节作用。
参考已有文献,本文选取中国汽车产业作为研究对象,主要基于以下考虑:第一,在汽车行业中,主要汽车生产企业会选择在不同地区开设子公司,跨越多个地理市场。同时,企业总部会对全国范围内多个市场的子公司进行运营维护和管理,及时根据竞争对手行为对竞争策略进行调整,符合多市场接触理论应用条件。第二,主要整车制造企业在核心市场上存在优势,在其它市场上各具优势和劣势,在不同市场上的支配与被支配地位比较清晰,与多市场接触研究情景相符。第三,我国汽车行业发展迅速,相关经济数据和专利数据较为完整。第四,我国汽车行业受国家宏观经济调控以及相关政策影响较大,为本文开展外部环境研究提供了合适的情景条件。
我国新能源扶持政策出台时间始于2010年,本文选择2010—2022年85家整车制造企业数据,数据主要来源于《中国汽车工业统计年鉴》。其中,研发专利数据来自中国研究数据服务平台(CNRDS)数据库和智慧芽(PatSnap)数据库;中国内地31个省份企业分布信息与经营数据来自《中国汽车工业统计年鉴》;其它企业数据和地区层面经济数据来自中国研究数据服务平台(CNRDS)数据库、万得(Wind)数据库、新浪财经网、百度指数引擎、国家企业信用信息公示系统、企查查、爱企查、天眼查等。
(1)企业绿色创新(GI)。借鉴杨利红等[28]的研究,本文采用绿色专利数量衡量企业绿色创新。考虑到实用新型专利虽然在体现企业创造性、专利技术含量方面不如发明专利,但能够揭示企业在绿色创新领域的探索与发展过程,因而本文采用企业当年申请的包含发明专利和实用新型专利在内的绿色专利数量加1取自然对数,以此反映企业当年绿色创新水平。此外,本文采用绿色发明专利和绿色实用新型专利申请总数进行稳健性检验。
(2)多市场接触(MMC)。本文借鉴Evans等[29]的方法测量企业多市场接触水平,具体计算方式如式(1)所示。

(1)
其中,MMCit表示i企业第t年平均多市场接触程度。Dimt或Djmt为二元指示变量,如果在t时间段i(j)企业在m市场中有子公司,则Dimt或Djmt为1,否则为0。∑Dimt表示i企业第t年所涉足的市场总数。MMC值越大,表示该企业在所有地理市场上与竞争对手平均接触次数越多,即多市场接触水平越高。
(3)地方环境规制(ER)。借鉴江三良等[30]的测量方法,本文结合中国环境治理事前规划、事中控制、事后管理特点选取3个指标,分别采用政府年度工作报告中的环境词频衡量政府规划治理强度,采用工业污染治理完成投资额与工业增加值的比值衡量政府控制强度,采用碳排放强度衡量政府当年减排工作效果。本文采用熵值法确定各指标权重并合成综合指数,如表1所示。由表1可知,污染治理强度权重最大,为0.807 3,其次是治污规划强度,权重为0.156 1,碳排放强度权重最小。由此说明,样本企业所处地区污染治理强度差异较大,而碳排放强度分布均匀,不同地区区分度较小,因而在综合指数计算中的重要性较低。
表1 环境规制指标体系
Table 1 Indicator system of environmental regulation
注:“+”为正向测量指标;“-”为反向测量指标
测量变量选取指标数据来源或计算方法指标属性权重治污规划强度政府年度工作报告词频(条)+0.156 1环境规制污染治理强度工业污染治理完成投资额/工业增加值+0.807 3 碳排放强度碳排放额/GDP(t/万元)-0.036 6
(4)媒体关注(Media)。百度搜索指数是以网民在百度的搜索量为数据基础,以关键词为统计对象,科学分析并计算各关键词在百度网页搜索频次的加权和。本文以手动搜索方式将公司名称、公司简称作为关键词,得出每家企业每年关键词累加检索数量作为年度百度指数,并采用年度百度指数加1取自然对数衡量该年份网络媒体对企业的关注度。
(5)控制变量。参考相关研究成果,本文选取以下控制变量:①企业规模(Size),采用企业年末总资产取对数表示;②企业年龄(Age),采用企业报告时间与成立时间的差值加1取对数表示;③总经理受教育程度(Edu),“中专及中专以下”记作1,“大专”记作2,“本科”记作3,“硕士研究生”记作4,“博士研究生”记作5;④市场化指数(MI),采用政府与市场关系、非国有经济发展、产品市场发育程度、要素市场发育程度、市场中介组织发育和法律制度环境6个分项构成的樊纲市场化指数表示;⑤知识产权保护强度(IPP),采用国家知识产权发展研究中心颁布的省级知识产权保护指数衡量;⑥产业结构(Struct),采用第二产业增加值/GDP测量;⑦研发强度(Rd),采用经费内部支出/GDP测量,由于企业研发数据披露不全,故以企业总部所在地区研发支出与GDP比重代替;⑧外商投资(Fdi),采用外商直接投资额/GDP测量。为降低横截面维度中未观察到的内生性风险和时间对结果的影响,本文还控制了个体效应和时间效应。
本文主要变量描述性统计结果如表2所示。由表2可知,样本企业绿色创新标准差远大于平均值,说明汽车行业企业绿色创新能力存在较大差距,部分企业绿色技术创新能力比较欠缺;多市场接触的最大值为6.5,最小值为0,平均值为1.067 8,标准差远大于平均值,说明在样本企业中多市场接触分化格局明显,部分企业在多个地理市场与竞争对手接触,而部分企业仅在本地市场经营;环境规制和媒体关注的标准差均小于平均值,说明来自环境规制和媒体关注的环境压力波动较小;企业规模(对数值)最小值为0,最大值为18.376 2,标准差为3.417 4,说明样本企业规模差异较大,既有大中型企业也有中小型企业,样本选取具有较好的代表性。相关性分析结果显示,本文解释变量与控制变量均与绿色创新被解释变量相关,控制变量间相关系数较小。此外,平均VIF值为2.41(小于10),不存在严重的多重共线性问题。
表2 描述性统计与相关性分析结果
Table 2 Descriptive statistics and correlation analysis
变量GIMMCERMediaAgeEduSizeStructRDFDIMIIPPmean0.890 31.067 80.164 54.912 71.126 73.067 112.7820.413 40.022 10.023 08.943 10.710 6SD1.492 71.509 70.052 33.498 90.365 71.001 33.417 40.088 50.013 00.013 11.372 20.114 3max6.408 56.50.616 510.636 11.832 5518.376 20.547 10.064 40.079 611.934 00.937 5min000.079 100100.158 30.004 10.000 84.138 00.459 0GI1.000 MMC0.510 7***1.000 ER-0.084 0**-0.026 81.000Media0.511 0***0.332 4***-0.048 71.000Age0.273 8***0.243 7***0.020 80.288 9***1.000Edu0.314 1***0.262 0***-0.133 8***0.305 4***0.122 7***1.000Size0.467 4***0.347 5***-0.036 30.647 3***0.615 9***0.407 6***1.000Struct-0.131 4***-0.104 9***0.072 1**-0.072 7**-0.085 8**-0.233 2***-0.155 6***1.000RD0.131 8***0.128 7***-0.226 0***0.099 3***0.019 40.265 6***0.125 5***-0.690 4***1.000FDI0.061 6*0.129 6***-0.131 4***0.117 2***-0.069 4**0.165 0***0.015 7-0.079 2**0.321 0***1.000MI0.125 5***0.037 1-0.280 8***0.118 4***0.027 70.141 5***0.059 0*-0.047 00.484 4***0.219 7***1.000IPP0.059 1*0.083 2**-0.127 1***0.065 1*-0.135 1***0.062 2*-0.038 80.115 3***0.432 4***0.204 2***0.662 6***1.000
豪斯曼(Hausman)检验结果显示,模型的P值低于5%,说明本文采用固定效应模型合适。表3模型1表明,多市场接触与企业绿色创新呈显著正相关关系(β=0.125 6,p<0.01),假设H1得到支持。由此说明,多市场接触能够促使企业在上游要素市场积极开展绿色创新。当多市场接触程度提升时,在产品销售市场中的竞争张力转移至要素市场,企业会选择在研发领域对原有绿色技术进行更新迭代或创造新技术。通过上述方式,企业既能有效避免激烈竞争,维持产品销售市场上相互克制的竞争格局,又能提升自身核心竞争力,为下一阶段发展奠定基础。
表3 多市场接触对企业绿色创新影响的回归结果
Table 3 Regression results of the impact of MMC on corporate green innovation
注:括号内为T值, ***、**和*分别表示1%、5%和10%显著性水平,下同
变量模型1模型2模型3模型4模型5模型6模型7GIMMC0.125 6***0.125 9***0.122 4***0.124 2***0.129 6***0.121 7***0.120 3***(6.403 7)(6.446 3)(6.250 2)(6.350 1)(6.166 6)(6.219 1)(6.154 3)ER.-1.462 7**-1.475 2**(-2.527 9)(-2.554 5)ER×MMC-0.592 7**(-2.021 7)Media0.055 9**0.064 1***(2.334 7)(2.681 5)Media×MMC0.012 0*(1.861 9)ER×Media-0.377 5***-0.360 6***(-2.842 8)(-2.714 1)ER×Media×MMC-0.155 4*(-1.929 1)Age-1.023 9***-0.969 7***-0.981 1***-1.037 4***-1.117 4***-0.968 9***-0.986 9***(-3.186 4)(-3.021 8)(-3.063 0)(-3.237 3)(-3.537 3)(-3.023 9)(-3.084 2)Edu0.041 60.029 90.028 00.058 70.087 50.033 40.028 0(0.767 3)(0.551 3)(0.517 9)(1.076 9)(1.610 6)(0.617 6)(0.519 3)Size0.020 40.019 40.020 00.005 10.004 50.018 20.020 0(1.331 3)(1.270 4)(1.310 8)(0.305 2)(0.274 1)(1.188 9)(1.307 1)Structure-2.504 4-3.135 6*-3.361 8**-2.300 3-2.578 4-2.414 9-2.393 5(-1.480 1)(-1.839 7)(-1.972 3)(-1.361 7)(-1.529 2)(-1.433 7)(-1.423 6)Rd19.464 119.315 615.518 719.319 111.499 017.542 120.151 3(1.223 2)(1.218 2)(0.973 9)(1.217 7)(0.720 9)(1.106 6)(1.268 9)Fdi0.622 61.658 01.928 50.403 51.580 90.660 70.701 0(0.254 2)(0.670 0)(0.779 7)(0.165 1)(0.649 8)(0.271 0)(0.288 1)MI0.084 00.065 40.065 10.087 00.087 50.101 5*0.102 7*(1.463 4)(1.134 7)(1.131 6)(1.520 1)(1.555 6)(1.766 3)(1.790 7)IPP-0.859 1-0.936 0*-0.934 4*-0.898 6-0.791 4-0.887 6-0.888 2(-1.533 2)(-1.674 0)(-1.674 5)(-1.607 6)(-1.432 8)(-1.591 3)(-1.595 2)Constant1.820 0*2.498 4**2.676 9**1.628 11.711 01.690 91.633 6(1.678 0)(2.243 6)(2.401 4)(1.501 2)(1.580 7)(1.564 9)(1.514 2)Observation1 1051 1051 1051 1051 1051 1051 105R20.209 50.220 50.225 00.220 90.224 60.222 30.226 8firmYesYesYesYesYesYesYestimeYesYesYesYesYesYesYes
模型2、模型3表明,环境规制对企业绿色创新具有显著负向影响(β=-1.462 7,p<0.01),多市场接触与环境规制(MMC×ER)的交互项系数显著为负(β=-0.592 7,p<0.05),说明环境规制不仅对企业绿色创新具有负向影响,而且还会弱化多市场接触对企业绿色创新的影响,假设H2b得到支持。图1显示,随着多市场接触水平提升,企业绿色创新水平不断提升,但环境规制强度较高时的直线斜率小于环境规制强度较低时的直线斜率。上述结果说明,在环境规制情景下,多市场接触对企业绿色创新的影响受到抑制,环境规制与多市场接触存在替代关系。王亚娟[15]研究发现,环境规制对企业创新具有负向影响,且对多市场接触与企业创新关系的调节作用不显著。本文结论与王亚娟[15]的研究结论较为接近,但本文探讨的是绿色创新(不同于一般创新),且环境规制的调节作用通过显著性检验。
图1 环境规制的调节作用
Fig.1 Moderating effect of environment regulation
由模型4可知,媒体关注对企业绿色创新具有显著正向影响(β=0.055 9,p<0.05)。在模型4的基础上,模型5引入多市场接触与媒体关注(MMC×Media)的交互项,交互项系数显著为正(β=0.012 0,p<0.1)。由此说明,媒体关注能够强化多市场接触与企业绿色创新的正相关关系,假设H3得到支持。图2显示,随着多市场接触水平提升,企业绿色创新水平不断提高,媒体关注度较高时的直线斜率大于媒体关注度较低时的直线斜率。上述结果说明,多市场接触对企业绿色创新的正向影响受到媒体关注的调节。
表3模型6显示,环境规制与媒体关注的综合作用对企业绿色创新具有负向影响(β=-0.377 5 ,p<0.01)。比较模型7与模型3、模型7与模型5的交互项系数可知,媒体关注能够缓解环境规制的负向调节作用,环境规制则会弱化媒体关注的正向调节作用。
图2 媒体关注的调节作用
Fig. 2 Moderating effect of media attention
为进一步确保基准回归结果的可靠性,本文对主效应进行稳健性检验。
(1)区分绿色创新专利类型。本文将绿色专利划分为绿色发明专利(Explore)和绿色实用新型专利(Utilize)两种,对表3模型1进行基准回归,以检验主效应的稳健性。
(2)剔除样本。本文剔除2014年及以前样本数据对主效应模型进行回归,检验结果如表4所示。列(1)(2)为多市场接触对绿色发明专利和绿色实用新型专利产出影响的检验结果。结果显示,回归系数分别为0.084 7和0.098 5,均在1%水平上通过显著性检验。列(3)显示,在剔除2014年以前数据后,样本量为680,多市场接触与企业绿色创新仍呈显著正相关关系(β=0.130 8,p<0.01)。上述结果说明,主效应通过稳健性检验,实证结果可靠。比较列(1)(2)回归系数、列(3)与表3模型1回归系数可知,多市场接触对绿色实用新型类研发产出的促进作用更显著,且在2014年以后多市场接触对企业绿色创新的促进作用更显著。
表4 稳健性检验与内生性检验结果
Table 4 Results of robustness test and endogeneity test
变量 (1) (2) (3)(4)(5)(6)(7) ExploreUtilize GI GI GI第一阶段第二阶段地理市场数量 0.915 7*** (16.149 9) MMC0.084 7***0.098 5***0.130 8***0.140 7***0.385 5***0.106 3*** (4.879 5)(5.853 4)(4.654 3)(4.535 2)(13.006 4)(2.753 9) Age-0.938 8***-0.863 1***-1.212 8**-0.078 5-0.133 11.283 5**-0.992 1*** (-3.299 6)(-3.129 7)(-2.155 7)(-0.296 8)(-0.904 0)(2.496 6)(-3.043 3) Edu0.069 00.036 60.094 90.030 70.116 5**-0.041 70.041 3 (1.438 5)(0.785 8)(1.056 9)(0.386 4)(2.464 5)(-0.478 8)(0.762 0) Size0.009 70.019 90.017 20.007 70.135 8***-0.006 20.020 5 (0.712 5)(1.512 0)(0.617 3)(0.354 7)(7.991 9)(-0.252 0)(1.339 9) Struct-2.037 1-1.082 3-2.708 1-2.760 5*-1.758 0*-0.418 0-2.521 5 (-1.359 7)(-0.745 3)(-0.741 7)(-1.916 2)(-1.887 9)(-0.153 8)(-1.489 0) Rd16.469 918.229 421.073 08.446 6-12.962 1*-5.516 119.609 8 (1.168 9)(1.334 9)(0.940 2)(0.641 9)(-1.789 0)(-0.216 2)(1.231 4) Fdi3.361 6-0.434 5-2.970 2-0.709 0-1.181 9-3.512 90.743 2 (1.550 0)(-0.206 7)(-0.496 3)(-0.224 3)(-0.347 6)(-0.884 0)(0.302 1) MI0.048 50.039 20.015 80.122 5**0.143 1***-0.033 50.080 5 (0.954 2)(0.795 5)(0.180 1)(2.086 7)(3.347 3)(-0.362 2)(1.392 7) IPP-0.474 9-0.806 6*-0.483 2-1.227 9**0.080 8-1.157 1-0.866 3 (-0.957 3)(-1.677 2)(-0.517 6)(-2.240 2)(0.135 7)(-1.283 5)(-1.544 5)Constant1.413 11.267 32.374 31.384 3*-1.762 0***-0.109 61.845 9* (1.471 5)(1.361 5)(1.187 3)(1.799 5)(-4.185 8)(-0.062 8)(1.699 4)Observation1 1051 1056801 1051 1051 1051 105R20.203 50.157 40.169 70.309 30.204 80.310 70.208 5 firmYes Yes Yes No NoYesYes timeYes Yes Yes No NoYesYes
此外,本文选择随机效应模型和混合回归模型进行稳健性检验,结果如表4列(4)(5)所示。由结果可知,多市场接触的估计系数符号未发生变化,说明研究结论具有稳健性。
为避免内生性问题的影响,借鉴曾伏娥等[31]的方法,本文以地理市场数量作为工具变量,采用两阶段最小二乘法(2SLS)进行回归。根据第一阶段F统计量,工具变量不存在弱工具变量问题,说明本文选取地理市场数量作为工具变量是合理的。表4列(6)(7)显示,解释变量多市场接触的估计系数符号未发生显著变化,进一步验证模型估计结果的稳健性。
本文从企业产权性质和企业规模两个方面进行异质性分析。表5列(1)(2)显示,在国有企业组与非国有企业组,多市场接触对企业绿色创新的影响系数显著为正,且非国有企业的影响系数更大,说明多市场接触对非国有企业绿色创新的促进作用更显著。原因在于,国有企业在资源、资金上占据优势,当面临市场竞争压力时具有稳定性。相较于国有企业,非国有企业面临的市场风险更高,在获取资源政策支持等方面处于劣势。因此,非国有企业倾向于利用有限资源开展绿色创新,以支撑下一阶段发展。
表5 异质性分析结果
Table 5 Heterogeneity analysis results
(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)变量国有非国有小型企业中型企业大型企业东部地区中部地区西部地区GIGIGIGIGIGIGIGIMMC0.075 9***0.190 1***0.093 7***0.160 9***0.106 4***0.120 2***0.114 2**0.120 7**(3.005 7)(5.908 1)(4.263 1)(4.301 4)(2.689 0)(4.809 8)(2.356 3)(2.390 0)Age-0.921 5*-0.757 4*-0.036 1-0.289 1-2.180 7**-0.662 5-0.607 1-0.974 5*(-1.823 3)(-1.781 9)(-0.081 2)(-0.525 4)(-2.520 2)(-1.501 9)(-0.643 1)(-1.716 0)Edu0.084 70.076 2-0.050 7-0.112 90.159 70.003 70.112 2-0.108 9(1.169 8)(0.854 9)(-0.392 1)(-0.475 5)(1.565 7)(0.038 5)(0.976 5)(-0.656 3)Size0.046 5**-0.012 10.019 50.229 20.246 2**0.019 8-0.014 50.052 4(1.970 1)(-0.566 5)(0.584 1)(1.470 5)(2.021 1)(0.991 1)(-0.355 3)(1.109 1)Structure-0.479 6-2.656 8-1.891 9-4.641 7-2.895 1-2.731 21.347 7-3.422 2(-0.215 1)(-1.006 6)(-0.991 0)(-1.184 6)(-0.867 4)(-1.058 9)(0.223 0)(-0.995 4)Rd9.900 743.540 3*-22.282 812.013 895.203 5***28.072 683.023 1-27.426 8(0.494 4)(1.673 6)(-1.213 6)(0.353 1)(3.016 4)(1.454 4)(0.938 3)(-0.493 1)Fdi2.512 3-4.664 50.225 80.553 38.144 90.263 3-45.637 49.922 0(0.823 7)(-1.105 9)(0.081 8)(0.109 5)(1.239 3)(0.083 2)(-1.353 2)(0.743 1)MI0.231 8***-0.060 4-0.025 40.048 30.457 1***0.055 00.292 2-0.057 8(2.878 9)(-0.720 2)(-0.431 3)(0.419 6)(3.126 4)(0.643 6)(1.293 0)(-0.532 9)IPP-0.190 0-1.210 2-0.322 81.290 3-0.669 6-1.633 6*2.771 2**-0.669 2(-0.249 7)(-1.431 8)(-0.521 0)(1.036 0)(-0.648 8)(-1.962 5)(1.991 2)(-0.345 5)Constant-0.982 12.777 1*1.703 1-1.610 9-5.006 12.174 1-3.186 23.149 1(-0.620 2)(1.770 0)(1.510 9)(-0.453 3)(-1.438 5)(1.226 1)(-0.736 9)(1.551 7)Observation611494364364377637234234R20.240 40.259 50.117 50.275 90.478 30.258 70.278 10.137 8firmYes YesYesYesYesYesYesYestimeYesYesYesYesYesYesYesYes
本文按照企业规模将企业样本划分为小型企业、中型企业和大型企业。表5列(3)~(5)显示,多市场接触对小型企业、中型企业和大型企业绿色创新的影响系数显著为正。对比来看,小型企业的影响系数最小,中型企业的影响系数最大。原因在于,相较于小型企业,中型企业拥有较丰富的资源,能够从深度和广度上开展绿色创新。相较于大型企业,中型企业面对来自更强大竞争对手以及规模较小新进入者的威胁,倾向于通过绿色创新提升自身核心竞争力。
考虑到企业所处地理位置不同可能导致资源禀赋、市场集中度和竞争压力不同,进而影响企业开展绿色创新活动的可行性与积极性,本文将原始样本划分为东部地区企业、中部地区企业以及西部地区企业,回归结果如表5列(6)~(8)所示。结果显示,多市场接触对上述3个地区企业绿色创新的影响系数均显著为正,且回归系数差异较小。由此说明,地理要素差异对多市场接触与企业绿色创新关系的影响作用有限。
本文基于动态竞争视角对中国汽车产业进行实证研究,探讨多市场接触对企业绿色创新的影响机制,得出以下结论:
(1)多市场接触有助于提升企业绿色创新水平。随着多市场接触水平提高,企业在产品销售市场中的竞争张力会转移至要素市场。此时,企业通过绿色技术创新获取竞争优势并实现经营目标,具体表现为企业绿色创新水平提高。
(2)环境规制会弱化多市场接触对企业绿色创新的正向影响。由此表明,高强度环境规制会抑制多市场接触对企业绿色创新的促进作用。
(3)媒体关注会强化多市场接触对企业绿色创新的正向影响。换言之,媒体关注度越高的企业,多市场接触对绿色创新的促进作用越显著。异质性分析结果显示:第一,多市场接触对不同产权性质企业绿色创新的影响不同。相较于国有企业,多市场接触对非国有企业绿色创新的正向影响更显著。第二,多市场接触对不同规模企业绿色创新的促进作用不同。相较而言,多市场接触对中型企业绿色创新的促进作用最显著,对小型企业绿色创新的促进作用最弱。第三,多市场接触对不同地区企业绿色创新的影响差异不显著。
(1)本文揭示企业绿色创新行为多市场接触前因,补充了绿色创新研究领域中非制度影响因素相关文献以及市场竞争逻辑。
(2)本文拓展了多市场接触研究边界,丰富了多市场接触理论。以往多市场竞争研究对研发要素市场是否存在相互克制现象存有争议,本文发现多市场接触对绿色创新具有竞争效应,表明知识竞争尤其是绿色知识竞争不受相互克制的影响。
(3)以往多市场竞争研究主要基于产业经济学理论,关注市场势力、竞争对位、资源相似或不相似对相互克制的影响。本文基于制度理论视角探讨媒体关注、环境规制等对多市场接触效应的影响,为宏观微观理论融合研究作出一定贡献。
(1)对企业而言,第一,需要基于动态竞争视角看待多市场接触,充分发挥多市场接触在产品销售市场和要素市场中的作用。例如,企业可适当与竞争对手进行高水平多市场接触,维持相互克制的竞争态势,进而实现自身稳定发展。结合经营目标,企业可将产品销售市场中用于竞争的资源投向研发市场,以转移产品销售市场中的竞争张力,进而巩固自身潜在市场地位。第二,企业管理者应重视媒体关注的作用,借助媒体向社会传达绿色创新相关信息,树立良好的形象,进而吸引投资和技术合作伙伴。
(2)对政府而言,第一,政府在制定相关政策时,需考虑到环境规制可能带来的负面影响;在宏观经济调控时,不应放宽环保标准,维持环境规制政策的稳定性、长期性。第二,应鼓励媒体加强对企业绿色发展、绿色创新、环保排污等方面的关注,引导企业尤其是多市场竞争企业积极开展绿色创新活动。第三,应根据不同企业特点提供相应政策支持,引导各类企业在多市场接触情景下最大限度地提高自身绿色创新能力。例如,受限于资源条件,多市场接触对规模较小企业绿色创新的正向影响不显著。因此,政府可通过加强对小企业的政策扶持和资源倾斜,强化多市场接触的积极效应。由于具有规模优势和体制优势,多市场接触情境下的大型企业、国有企业绿色创新动力不足。基于上述企业对政策敏感的特点,政府应出台具有针对性的环境规制政策。
本文存在以下不足:第一,研究样本仅局限于汽车产业,结论普适性需要进一步验证。环境规制的影响可能因地区、企业规模而异,未来需要进一步探讨上述调节效应的普适性。第二,本研究主要对企业外部影响因素进行分析,未考察企业内部因素,未来可对企业知识基础、团队创新积极性作进一步探讨。第三,本文仅以省份为依据划分地理区域,未来可考虑改变地理市场划分标准,进一步对产品市场维度进行对比分析。
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